Agentic Web Census

Cada vez más visitas a una web no las hace una persona sino un asistente de IA que tiene que leer la página, entenderla y, a veces, hacer algo en ella: encontrar un precio, rellenar un formulario. Una web pensada solo para ojos humanos puede serle invisible, y nadie ponía un número a lo común que es.

Agentic Web Census es ese número. Cada mes lee una muestra del 1 % de las páginas que HTTP Archive audita con Lighthouse —unas 140.000—, calcula una nota de 0 a 100 % y la publica para toda la web, por tecnología, por dominio y por agente de IA. En septiembre de 2026 la web saca un 34,3 % de media: floja, pero cuatro puntos por encima de mayo.

La nota: cuatro dimensiones y un multiplicador

Lighthouse, la herramienta de Google para auditar páginas web, tiene una categoría de auditorías pensadas para agentes: Agentic Browsing. La nota AWCS se construye con esas auditorías, más una que medimos nosotros, y somos nosotros quienes decidimos cómo se suman:

• Leer, 40 % — Un agente entiende cómo está organizada la página solo leyendo su HTML. Va primero porque un agente que no puede leer la página no llega a ninguna parte. Lo supera el 31,8 % de la web.
• Estable, 25 % — La página no se mueve mientras carga, porque un botón que salta hace pulsar lo que no era. Lo supera el 78,2 %.
• Guiar, 20 % — La web sirve un llms.txt en la raíz y se puede interpretar. Un 35,2 % sirve uno, pero solo un 14,2 % lo tiene válido: la mayoría de los ficheros publicados todavía no cuentan.
• Actuar, 15 % — La web expone herramientas WebMCP que un agente puede llamar de verdad. Solo el 4,6 %.
• Alcanzable, multiplica el resto — El robots.txt no echa a los agentes de IA. No suma, multiplica: una web que lo hace todo bien pero cierra la puerta a todos los agentes saca un cero, porque un agente al que el robots.txt echa no llega ni a pedir la página. Lighthouse no lo audita, y lo leemos nosotros.

La nota se calcula en un solo sitio, una función de PostgreSQL, de modo que la cifra de una web concreta y la del censo salen exactamente de la misma fórmula. Y cada cifra lleva una palabra, de «muy mala» a «excelente», porque en esta escala casi nadie se acerca arriba y un 34 % sin contexto no dice nada.

Por tecnología, por mercado y por agente

El censo cruza la nota con las tecnologías que usa cada web: más de 700, agrupadas en categorías, cada una con su página y, cuando la muestra lo permite, con la nota de cada versión mayor. Así se ve, por ejemplo, que WordPress saca un 30,2 %, cuatro puntos por debajo de la web, y que los pierde sobre todo en Leer; o que entre los CMS Shopify y Wix pasan del 58 % y Magento y Squarespace no llegan al 18 %.

Lo mismo por sufijo de dominio —107, 85 de país, que es lo más parecido a una lectura por mercado que permite el censo— y por agente de IA: cuáles de los 17 que seguimos aparecen en cada robots.txt, y si la regla les deja pasar. No hacen todos el mismo trabajo: los hay que entrenan modelos, los hay que indexan para poder citar y los hay que van a buscar una página porque una persona se lo acaba de pedir. Bloquearlos cuesta cosas distintas.

Cifras que se pueden citar

Cada cifra lleva la muestra de la que sale y su margen de error, y solo se publica si descansa en un mínimo de cien páginas. Un movimiento más pequeño que el margen se publica como un empate, nunca como una subida o una bajada: es la única manera de que una serie mensual no presente ruido como si fuera noticia.

Cada mes queda congelado en un informe con URL permanente y su fichero de datos en JSON, para que cualquiera pueda comprobarlo. El informe dice qué segmentos se han movido más que su margen, qué tecnologías sacan la nota más alta y la más baja, y qué conviene hacer ese mes. El párrafo que explica por qué ha cambiado la nota lo escribe un modelo a partir de las cifras, y lo dice. Todo se publica con licencia CC BY 4.0.

La página de tendencias enseña la serie entera: del 30,2 % de mayo al 34,3 % de septiembre, un cambio bastante mayor que el margen como para llamarlo tendencia.

Tu web, frente al censo

Cualquiera puede escribir su URL y, sin cuenta y sin seguimiento, recibe la nota de su web medida igual que la del censo: PageSpeed Insights le pasa el mismo Lighthouse, de la misma versión, y nosotros leemos su robots.txt. El resultado dice en qué dimensión pierde puntos y cuánto vale arreglarla. No se indexa: cualquiera puede pedir el informe de cualquier web, y los de los demás no los ponemos en Google.

A partir de ahí hay un plan gratuito por correo, un informe avanzado de pago con las cabeceras del propio servidor y el código listo para pegar y, para quien lo prefiera, que Omitsis haga los cambios y los vuelva a medir.

Predicar con el ejemplo

Un censo que puntúa a los demás tiene que aprobar su propia nota, y agenticwebcensus.com saca un 100 %. Las páginas son estáticas, hechas con Astro y en tres idiomas; la web sirve su llms.txt, expone el formulario del informe como herramienta WebMCP para que un agente pueda pedirlo sin pasar por la pantalla, y tiene un robots.txt que deja entrar a todos los agentes por escrito, no por omisión. Una web que mide si los agentes pueden llegar y luego los echa estaría juzgando a los demás con una regla que no cumple.

Tampoco pretende ser más de lo que es. El AWCS no es una nota de calidad ni de SEO: no dice nada del diseño, de los textos ni de la velocidad de una web, y no opina sobre si hay que dejar entrar a los agentes. Si alguien ha decidido que no, un Alcanzable bajo es esa decisión funcionando.